动态路网中基于实时路况信息的分布式路径生成算法

动态路网中的寻路问题在交通诱导和交通流仿真中有重要意义。提出一种基于实时路况信息的分布式路径规划算法,根据安装在道路路口的智能摄像头所采集到的交通参数对路口的畅通程度进行建模,估算车辆在路口间通行需要的时间。当有车辆需要交通诱导时,通过智能摄像头之间的网络进行基于网络路由思想的分布式最短路径寻路,在寻路过程中加入延时发送机制。网络中的智能摄像头根据车辆所在路口的畅通程度和到邻近路口的距离设置一定的延时,来广播路径询问数据包,使数据包能模拟当前的路况,从而有效、迅速地获得路径规划的结果。     

基于蚂蚁算法的PGIS中动态路径诱导技术研究

停车诱导系统（PGIS）将计算机、信息与多媒体等技术应用于交通管理领域，是智能交通的重要组成部分。首先分析了PGIS中一项关键技术——动态路径诱导的特点和实时诱导技术要求，根据该要求，介绍了一种生物界仿真算法——蚂蚁算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法。仿真实验表明该方法搜索效率较高，可用于动态路径诱导技术中。     

高维多目标动态停车场选择及路径诱导研究

现有停车诱导系统中采用的停车场选择及路径诱导方法多局限于提供用户出行前多目标最优的停车场选择方案及路径诱导方案,无法实现用户行进过程中动态的多目标停车场及路径优化选择,此外由于现有多目标优化算法性能受限,无法快速获得真正高维多目标最优的决策方案.针对上述问题,提出一种综合用户出行前静态的和行进中动态的高维多目标停车场选择及路径诱导模型,并设计了高维多目标优化算法KS-MODE保证模型的高效求解.实验结果表明,KS-MODE在4～15目标优化问题上的收敛性能相比较于现有多种算法具有明显优势,基于KS-MODE的模型求解能够在城市交通网中实现出行前及行进中的五目标最优的动态停车场选择及路径诱导,证明了高维多目标优化算法是求解停车场选择及路径诱导的有效方法,能够提高现有停车诱导系统的诱导精度及智能化程度.     

基于GIS环境的一种混合车辆路径诱导策略

论文首先在GIS环境下按照城市道路交通流特性建立了动态交通路网模型,并以此为基础设计了一种混合道路交通路径诱导策略。该策略包括两种不同的路径诱导模式:全局静态诱导和局部动态诱导。通过车辆路径诱导系统中的短时行程时间预测模块,针对城市道路交通流特性的突然改变加以判断,然后根据判断结果决定在两种诱导模式之间进行有效的切换。基于VC++和MapX控件的仿真试验表明,采用这种混合道路交通路径诱导可以较好满足系统的实时性和最优性要求。     

基于动态信息的智能导航系统框架及实现

车辆导航系统正由静态导航向动态导航过渡;通过分析静态导航系统存在的不足和动态路径导航系统的发展特点,针对大城市复杂交通状况,设计了基于FM通信的动态车辆导航系统框架;确定了该框架的组成部分、导航系统的实时交通信息组织和数据通信方式;该框架可以快速有效地实现交通信息的快速传输和导航应用,并在此基础上设计了动态车辆导航的实验系统.     

分布式发电机励磁监控系统的设计

介绍了用分布式技术设计的发电机励磁监控系统。系统中励磁调节器内的双微机采用松耦合并行通信方式进行数据交换,调节器中的励磁控制微机经由通信控制微机实现与上位PC机的通信。介绍了系统的构成、通信方案、通信协议及软件设计方法。     

基于粒子群优化算法的动态停车路径诱导技术

首先分析了停车诱导系统(PGIS)中动态路径诱导的特点;为了达到实时诱导技术要求,介绍了一种生物界仿真算法——粒子群优化算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法;仿真实验表明该方法搜索速度非常快,适合用于动态停车路径诱导技术中。     

基于遗传算法的动态网络中最短路径问题算法

提出了一种以随机Dijkstra最短路径算法为基础,运用遗传算法来求解动态路径诱导系统 中最短路径问题(ShortestPathproblemonDynamicRouteGuidanceSystem,SPDRGS)的算法。通过运用 该随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用与最短路径问题中初始种群的产生问题。考虑到目前动态 路径诱导系统(DynamicRouteGuidanceSystem,DRGS)对路径诱导算法的时间复杂度和网络约束条件 的要求,此算法不仅能够较快地求出较优的路径而且对网络没有任何的约束条件,同时对离散和连续的 动态网络模型有效,因此符合DRGS的要求。     

动态多路径选择的混合演化算法

动态路径诱导系统（DRGS）是智能运输系统（ITS）研究的一个重要内容,动态路径诱导算法要考虑到全局最优和实时性问题。因此建立了一种包含实时路网信息而且可以针对时间进行离散化处理的路网模型,同时提出了一种用改进的Ford最短路径算法来初始化种群的演化算法,并设计了一组特定的演化算子（选择、交叉、变异）,来求解动态路径诱导系统中的“多准最优路径”。最后,通过数值实验表明了此算法的可行性和有效性。     

交通路径诱导系统中最优路径选取研究与仿真

研究交通路径诱导系统优化问题。复杂路况高峰时多条道路车辆同时汇聚造成交通拥塞,但是拥塞信息的实时变化存在高度的非线性和突变性。传统的交通路径诱导系统,仅仅是针对最短距离进行路径选取,非线性和突变性拥堵信息不能在模型中得到反应,一旦拥堵发生,会降低交通路径诱导的效率。提出了一种基于自适应t分布变异人工鱼群算法的交通路径诱导系统。引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,提取交通路径拥塞参数,并将其反馈到控制端,使用AFSA方式进行迭代处理,将迭代次数作为t分布的自由度参数,从而提高了交通诱导的效率。实验证明,鱼群算法提高了交通路径诱导的性能,避免了交通拥塞的缺陷。     

Stability issues for dynamic traffic assignment

This paper explores stability issues for operational route guidance control strategies for vehicular traffic networks equipped with advanced information systems, and develops a general procedure for the stability analysis of the associated dynamic traffic assignment (DTA) problems. The route guidance control strategies are modeled as dynamical systems, and the associated solution procedure enables computational tractability for real-time deployment. An important study insight is that the Lyapunov functions for the route guidance control models are their corresponding objective functions under DTA. This overcomes the key difficulty of constructing meaningful Lyapunov functions for DTA problems.     

神经网络和遗传算法在动态路径诱导中的应用*

针对智能交通路径诱导目前存在的实时性差和求解效率低的问题,提出了将神经网络与遗传算法结合的动态路径诱导方法,研究了基于神经网络的交通信息实时预测方法,构造了具有时变性的路阻矩阵,解决了传统静态路阻存在时变性差等的局限性问题;探讨了基于遗传算法的最优路径求解问题,提出了适用于路径优化的编码方式、适应度函数和遗传操作算子,解决了求解效率和求解质量的平衡问题。仿真实验表明,该方法满足路径诱导的准确性、实时性和快速性要求。     

策略可扩展的ACD模块的设计与实现

ACD（自动呼叫分配）作为呼叫中心的组成部分,实现了坐席路由功能。传统的A03均采用了固定路由策略的设计方式,使得用户在使用时不能自主添加新的策略。为了增加整个呼叫中心系统的可用性,基于动态链接技术以及程序模块化设计方法提出了一种有别于传统ACD的体系结构,并以此为基础实现了一套A03系统“KACD”。通过系统仿真试验,证明了在该系统中,用户能够在不丧失系统性能的前提下自主设计并添加坐席路由策略。     

Paradigms to Deploy a Behavior-Consistent Approach for Information-Based Real-Time Traffic Routing

A behavior-consistent information-based network control approach determines real-time traffic routing strategies by explicitly accounting for drivers’ likely response to the controller-recommended routes while generating these strategies. This paper proposes paradigms to deploy a behavior-consistent approach developed by the authors (Paz and Peeta 2007). These paradigms seek to enhance deployment effectiveness by analyzing the effects of alternative controller objectives and driver-preferred route sets used to recommend routes. Experiments are conducted using a test network. They analyze: (1) the performance of the behavior-consistent approach under commonly-used controller objectives, (2) the deployment flexibility enabled by increasing the number of driver-preferred routes considered by the controller for routing, and (3) the effects of augmenting the driver-preferred route choice set through various paradigms. The results suggest that the behavior-consistent approach can perform better than standard dynamic traffic assignment models while directing the system towards the desired state. They also illustrate the effectiveness of considering more driver-preferred routes in developing the information strategies. Further, they suggest that driver-preferred route choice set augmentation and the associated route types can have differential impacts on performance. Also, performance is influenced by trade-offs between the number of driver-preferred routes considered by the controller for routing and the quality of routes relative to the controller objective. The results suggest that higher compliance rates may not translate to better performance and question the justification of user equilibrium solutions for route guidance on the ground that a system optimal strategy is not behaviorally sustainable.     

Integration control for traffic corridors considering guidance information

The problem of designing integration traffic strategies for traffic corridors with the use of ramp metering, speed limit, and route guidance is considered in this paper. As an improvement to the previous work, the presented approach has the following five features： 1） modeling traffic flow to analyze traffic characteristics under the influence of variable speed limit, on-ramp metering and guidance information; 2） building a hierarchy model to realize the integration design of traffic control and route guidance in traffic corridors; 3） devising a multi-class analytical dynamic traffic assignment （DTA） model for traffic corridors, where not only the route choice process will be different for each user-class, but also the traffic flow operations are user-class specific because the travel time characteristic for each user-class is considered; 4） predicting route choice probabilities adaptively with real-time traffic conditions and route choice behaviors corresponding to variant users, rather than assuming as pre-determined; and 5） suggesting a numerical solution algorithm of the hierarchy model presented in this paper based on the modified algorithm of iterative optimization assignment （IOA）. Preliminary numerical test demonstrates the potential of the developed model and algorithm for integration corridor control.     

MapX在路径规划系统中的应用

在车辆导航系统中,采用GIS技术可以更直观地掌握交通、车辆和路径等动态信息.在分析路径规划系统组成和工作原理基础上,着重讨论了道路网的拓扑结构和数据组织形式、空间信息和属性信息的关联以及路径规划的算法实现,采用VC＋＋、MapX控件和数据库技术实现了路径规划系统.实验证明,利用MapX组件可以高效地建立路径规划系统,系统的数据结构和路径规划算法能较好的满足起点终点的选择、查询和快速路径搜索等系统要求.     

智能式动态路线诱导系统诱导单元决策方法

诱导单元决策方法的研究是实现智能交通系统的一个关键环节,其实现方法的好坏对诱导效果有直接的影响.为此,提出一种智能动态路线诱导系统诱导信息的模式,对诱导信息所在路段的多目标终点交通流构成比例以及到下游路段的转弯率的预测方法进行研究,并在此基础上提出了智能动态路线诱导系统诱导单元的综合决策方法.实验结果及分析表明了所提出的诱导单元决策方法的有效性.